據(jù)外媒報(bào)道，瑞典技術(shù)公司TerraNet將在CES 2020上展示3D運(yùn)動感知技術(shù)VoxelFlow。與激光雷達(dá)相比，VoxelFlow能夠更準(zhǔn)確、更快速地檢測和分類對象。特斯拉首席執(zhí)行官埃隆馬斯克（Elon Musk） 去年4月曾表示，“激光雷達(dá)是徒勞的，任何依賴激光雷達(dá)的人都是注定要失敗的”，這番言論在自動駕駛領(lǐng)域引起軒然大波。而Terranet緊隨其后，做出了一項(xiàng)大膽的舉動，計(jì)劃支持馬斯克的觀點(diǎn)，即激光雷達(dá)只是圖像識別的危險(xiǎn)捷徑，如果未來的全自動汽車?yán)^續(xù)使用激光雷達(dá)，將會十分危險(xiǎn)。

（圖片來源：TerraNet）

VoxelFlow的構(gòu)建基于此種認(rèn)識，即目前基于攝像頭的計(jì)算機(jī)視覺和AI導(dǎo)航系統(tǒng)太慢，而且框架式方法會受到感知基本速度限制。激光雷達(dá)分辨率有限，并且掃描速度緩慢，因此難以區(qū)分許多對象，例如固定的燈柱和奔跑的孩子。

激光雷達(dá)或現(xiàn)有攝像頭/計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的潛在問題是，無法低延遲檢測到弱勢道路使用者。而VoxelFlow僅使用非常低的計(jì)算能力，就可極低延遲地對動態(tài)移動對象進(jìn)行分類，每秒可生成1000萬個(gè)3D點(diǎn)，從而實(shí)現(xiàn)快速邊緣檢測，并且不會產(chǎn)生運(yùn)動模糊。而iPhone的自拍攝像頭每幀只能產(chǎn)生3.3萬個(gè)光點(diǎn)。相比之下，如今的標(biāo)準(zhǔn)車輛，甚至是配備自動駕駛路線圖的車輛，使用的攝像頭都沒有Phone的自拍攝像頭強(qiáng)大。

據(jù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，80%的車禍和65%的近距離車禍都與駕駛員在事故發(fā)生前3秒內(nèi)注意力不集中有關(guān)，因此，VoxelFlow的性能尤為重要。Terranet可在毫秒內(nèi)檢測到對象，幫助車輛及時(shí)做出正確決策，從而減少道路交通事故。Terranet首席執(zhí)行官P?r-Olof Johannesson表示，“VoxelFlow可與激光雷達(dá)競爭，將震撼自動駕駛領(lǐng)域并挽救生命?！?/p>

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